基于贝叶斯分类的邮件过滤方法及模型研究

垃圾邮件日益泛滥,给用户带来了极大的不便和危害．并对网络安全构成威胁．传统邮件过滤方法单一,过滤精度不高,已不能很好地满足需求．结合规则过滤技术,分析了基于文本内容的贝叶斯分类器实现的关键技术与方法,并给出核心过滤算法在邮件分类中的实现具体方法及过程,进而完成垃圾邮件的判别．为减少邮件的误判对用户造成的损害及垃圾邮件漏判造成的影响,提出相应的改进措施,使用最小风险贝叶斯决策减小误判率,对分类系统经训练部分进行自适应调整,最后给出基于规则与内容的双重防范机制的邮件过滤模型及基于该框架的邮件判别流程．     

基于朴素贝叶斯模型的邮件过滤技术

针对朴素贝叶斯算法应用于反垃圾邮件过滤时,其有效性十分依赖于对邮件内容的有效建模,而邮件内容建模方面研究尚不成熟限制了贝叶斯方法在垃圾邮件过滤中的性能.采用了三种概率分布对邮件内容进行建模,据此提出了3种概率分布下的朴素贝叶斯算法.为了提高训练效率,算法采用了一种增量式的垃圾邮件过滤方法.在trec05p-1、trec06p两个公开数据集上对这3种贝叶斯算法进行了实验对比,分析出三种贝叶斯分布的适用范围.从不同分布的邮件内容建模角度出发,为过滤垃圾邮件的方法选择提供了有效依据.     

电子邮件预处理与过滤管理系统的研究与设计

对已有反垃圾邮件系统作了深入浅出的分析和总结,提出自己的解决方案.所涉及的课题为电子邮件的预处理、反垃圾邮件、邮件的统计分析与过滤管理系统的研究与设计,提出并深入研究新的反垃圾邮件过滤器系统,对该课题的研究具有重要理论参考价值和实际应用价值.     

智能信息过滤Agent的设计与实现技术

介绍了当前智能信息Agent的应用及一个智能过滤Agent的设计思路和实现方法。     

一种垃圾邮件过滤系统的研究与实现

设计一种反垃圾邮件系统,给出系统的实现方案,对同类软件的开发与研制有着借鉴和参考作用。     

基于贝叶斯分类的邮件过滤系统研究与实现

电子邮件的普及给人们的生活带来极大的方便,但目前垃圾邮件的泛滥严重影响了用户的正常使用。贝叶斯算法因简单在英文邮件过滤中取得了良好的过滤效果,分析了贝叶斯算法的原理及其在垃圾邮件过滤中的应用,给出垃圾邮件过滤的整个过滤流程,设计并实现了一种语言无关的垃圾邮件过滤系统。     

基于数据挖掘的垃圾E-mail过滤方法

分析了己有的垃圾E-mail过滤规则的算法的本质,给出了将邮件表示成事务的方法。在将垃圾邮件的训练集表示成事务集后,可以用FP-Tree算法从训练集中挖掘出频繁特征集。同时探讨了如何将一个频繁特征集表示成规则及如何使用规则的问题。     

基于随机森林的异常邮件检测方法研究与实现

目前现有技术在中文异常邮件过滤方面,存在误判、效率不高等缺陷。为了缓解此问题,结合随机森林算法的优点,采用了中文分词方法进行特征提取,并对词频进行权重计算,通过奇异值降解,更好地填充算法以完成对中文异常邮件的检测。多种算法的对比分析检测效果表明,提出的基于随机森林异常邮件检测器在精准度、召回率的性能均优于其他算法,而在时间效能上也处于较好水平。     

贝叶斯模型在垃圾文本分类中的应用研究

为完成在邮件服务器内部过滤垃圾邮件的任务,参考经典贝叶斯模型,研究有自动调节能力的模型算法。以实验室样本邮件为目标,定义过滤器算法模型,并对系统环境变量设置进行讨论[5],最后对测试邮件文件进行加工,证明了模型设计的合理性。     

基于贝叶斯过滤算法的反垃圾邮件策略

结合传统贝叶斯算法的数学定理．给出了朴素贝叶斯过滤算法以及该算法在反垃圾邮件中的六个处理步骤,算法通过渐进学习的方式分别建立三个哈希表,并预置相应的阀值来判定收到的邮件是否为垃圾邮件．以实例方式说明了此算法为基础的反垃圾邮件策略,最后指出了朴素贝叶斯算法存在的问题及可能改进的方向,对防范和处理垃圾邮件提供理论依据和实践参考．     

一种获取电子邮件的“蜜罐”系统研究

基于规则过滤的自动过滤方法对于垃圾邮件的过滤是一种非常有效的过滤方法。自动过滤方法要求进行规则学习,这样就必须有大量的邮件来做为学习的种子。本文提出了利用“蜜罐”系统捕获邮件来提供学习的种子,并建立了捕获邮件的蜜罐系统。在SMTP协议的分析研究的基础上,对蜜罐的配置进行了分析、改进,并以sendmail邮件服务器为例,进行了具体的设计与配置。     

邮件网络免疫策略仿真

通过分析病毒在邮件网络中的传播, 可以为复杂网络病毒传播研究提供依据.作者以交互式邮件网络为基础, 对比分析了现有免疫策略以及基于介数信息的免疫策略对病毒扩散的抑制能力.实验结果表明, 在已知全局信息的情况下, 基于节点介数的免疫策略能更有效地抑制病毒传播.     

基于Agent的CTI模型设计与实现

关键交通基础设施(critical transportation infrastructure,CTI)模型是社会仿真中国家关键基础设施(national critical infrastructure,NCI)仿真的重要组成部分.为寻求CTI这类复杂网络系统适用的建模与仿真方法,介绍了CTI的概念,分析了CTI的组成及特点,引入了Agent技术,提出了一种基于Agent的CTI模型.通过设计CTI中主要Agent的结构、属性、行为和交互,初步实现了模型的仿真运行,并给出了仿真结果.结果表明模型是合理和正确的.     

基于邮件的嵌入式设备控制模型及安全机制

随着科技的进步,未来的Internet应用将转变为以嵌入式设备为中心,网络上70%的信息传输将来自小型嵌入式系统,通过Internet的远程控制应用更加广泛.该文提出了一种利用电子邮件实现远程控制嵌入式设备的模型.在该模型中,对设备控制信令的发送,设备状态的监控,以及数据的采集都通过电子邮件完成,其灵活性完全可以满足大部分非实时应用的需要.该文还对模型的安全性机制进行了研究,最后给出了实现方法.     

基于移动Agent的远程学习系统的设计

随着Internet的发展，远程教育得到了越来越广泛的应用。但目前的远程教育系统存在智能性差、形式单一等弊端，学生只能被动接受教学内容，缺乏与教师的交流和交互，无法根据自己的实际情况来安排学习。介绍了一个基于Agent的智能性、个性化的远程教育系统的设计。在设计中引入了移动Agent协作信息中间件(MACISM)，并给出了实现MACISM系统的具体思路和解决方案。在此基础上设计了远程学习系统，较好的解决了交互协作的远程学习和远程协作学习中的智能性、个性化等问题。     

入侵检测系统中的移动代理通信机制

移动Agent的通信机制是代理技术中的一个重点,是Agent系统必备的基础设施.一个好的通信机制解决了透明寻址和通信的可靠性问题,对于一些非功能性需求也给予了足够重视.本文介绍了现有的通信技术和通信算法,提出了一种新的通讯录机制,对每个Agent的被访者和来访者建立不同的两种数据类型,并根据实际发送情况来判断是否要求组播新地址,实现了直接寻址和组播思想的统一.     

基于拟合HOSBM的邮件网络稳定链接的预测方法

为提高邮件通联网络中稳定链接预测的准确度,针对邮件通联网络中议题小组结构所具有的可重叠性和层次性特点,提出一种邮件通联网络边演化模型框架HOSBM,并给出HOSBM的似然估计函数;结合使用马尔科夫链蒙特卡洛算法,通过计算生成链接的可信度对邮件通联网络中的稳定链接进行预测.Enron邮件数据集上的实验结果表明,相比基于邻近度CN的链接预测法,基于拟合HOSBM的预测方法具有较高的预测精度和预测准确性.     

基于关联规则的重要邮箱发现研究

对重要邮箱发现进行研究,提出一种基于关联分析的重要邮箱发现方法。该方法首先利用经过项集修正的频繁模式增长(FP-Growth)算法,发现频繁通信的邮箱对,再通过用户提供的关键字对邮件内容进行过滤,计算邮箱对的重要度,重要度高的邮箱则认为是重要邮箱。     

用于VR网上祭祀的智能虚拟化身Agent模型

面向虚拟现实网上祭祀应用,研究设计了一个基于Agent的具有一定实施自主行为能力的智能虚拟化身模型,拥有感知、运动、行为、认知和内部情感等功能,并基于Virtools实现了模型仿真系统,验证了基于该模型开发的用户虚拟化身操作简单,能够较好地作为用户虚拟化身完成虚拟现实网上祭祀活动,实施各种逼真的拟人行为.     

软件AGENT技术

本文介绍了近年来引起人们广泛关注的软件Agent技术（Software Agent）。并在我们工作的基础上，通过一个系统介绍了这一技术的应用。